LinkedIn introduce un nuovo pulsante per segnalare i post che «sembrano contenuti AI scadenti». L’opzione, inserita nel menu contrassegnato dai tre puntini, consente agli utenti di classificare direttamente quello che la piattaforma definisce AI slop: materiale generato o rielaborato con l’intelligenza artificiale che appare poco autentico, ripetitivo o di bassa qualità. Dopo la segnalazione, il post viene nascosto e LinkedIn mostra un messaggio di ringraziamento per il feedback.
La funzione rientra in un intervento più ampio sulla qualità dei contenuti presenti nel social network professionale. Un’analisi condotta dal rilevatore di testi AI Pangram ha indicato che il 41% dei post LinkedIn in formato lungo esaminati era stato classificato come interamente generato dall’intelligenza artificiale. Il dato non stabilisce da solo la qualità dei singoli contributi, ma descrive la scala raggiunta dalla produzione automatizzata all’interno di uno spazio costruito intorno a identità professionali, competenze e relazioni di lavoro.
Il contrasto a questo fenomeno è diventato una «priorità assoluta», ha spiegato il chief product officer Hari Srinivasan, sottolineando l’attenzione dell’azienda sul tema. Il pulsante non rappresenta infatti un intervento isolato: LinkedIn sta potenziando anche nuovi classificatori destinati a riconoscere se un post possa essere considerato AI slop oppure, più in generale, un contenuto di bassa qualità. La valutazione automatica affiancherà quindi le indicazioni fornite direttamente dagli iscritti.
L’obiettivo dichiarato è ridurre la presenza di questi materiali soprattutto tra i contenuti suggeriti e tra quelli pubblicati da persone esterne alla rete dell’utente. È un passaggio delicato per il funzionamento del feed: la piattaforma deve distinguere l’uso legittimo dell’intelligenza artificiale da pubblicazioni percepite come impersonali o seriali, senza equiparare automaticamente ogni testo assistito da una macchina a un contenuto indesiderato. Il criterio indicato da LinkedIn comprende infatti sia l’origine apparentemente artificiale sia la qualità complessiva del post.
Le segnalazioni serviranno a LinkedIn per «calibrare i modelli e creare feed migliori», secondo Srinivasan. Il feedback degli utenti diventa così un segnale aggiuntivo per affinare i sistemi che selezionano e distribuiscono i contenuti. Per aziende, professionisti e creator, la modifica introduce una nuova variabile reputazionale: un post formalmente corretto può risultare penalizzato se il pubblico lo considera artificiale, poco originale o lontano dalla voce abituale della persona che lo pubblica.
LinkedIn sta inoltre sperimentando un sistema per comunicare agli autori che altri utenti giudicano i loro post inautentici o caratterizzati da un uso eccessivo dell’AI. La piattaforma non si limita quindi a intervenire sulla distribuzione, ma prova a riportare il segnale fino a chi produce il contenuto. La sperimentazione potrebbe favorire una maggiore consapevolezza sul modo in cui i testi vengono percepiti, mantenendo però la valutazione nel campo dell’impressione degli utenti e non di una certificazione assoluta sull’origine del testo.
La stessa direzione emerge dalla decisione di eliminare la funzione che utilizzava l’AI per “migliorare” un post. Al suo posto arriverà uno strumento che corregge e rivede le parole senza modificare la voce dell’autore. LinkedIn sembra così ridefinire il ruolo dell’assistenza automatica: meno riscrittura capace di uniformare stile e tono, più supporto editoriale circoscritto. Per la comunicazione professionale, l’autenticità diventa parte del controllo di qualità insieme a chiarezza, correttezza e utilità.
Il nuovo pulsante affida dunque agli iscritti una parte della risposta all’AI slop, mentre i classificatori operano sul versante algoritmico. La combinazione tra segnalazioni umane, riduzione della visibilità e revisione degli strumenti di scrittura mostra il tentativo di proteggere il valore informativo del feed senza vietare l’intelligenza artificiale. Il confine che LinkedIn prova a tracciare non passa semplicemente tra testi umani e automatici, ma tra contenuti riconoscibili come autentici e contributi che appaiono prodotti in serie.